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Enregistrement W2604603435 · doi:10.1158/1557-3125.dnarepair16-a27

Abstract A27: Assessing somatic tumor-associated RAD51 mutations and screening for novel dominant-interfering RAD51 proteins

2017· article· en· W2604603435 sur OpenAlexaboutno aff
Pei Xin Lim, Jeanette Sutherland, Raymond J. Noonan, Alexandra Dananberg, William K. Holloman, Agata Smogorzewska, Maria Jasin

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA Repair Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRAD51BiologyDNA damageDNA repairCancer researchMutantCancerDNAGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The responsiveness of cancer cells to chemotherapy and targeted treatment, as well as the development of resistance, is determined by the state of DNA damage response pathways. Homology-directed repair (HDR) is crucial for error-free repair of DNA double-strand breaks that arise during replication stress or are induced by exogenous genotoxins. Therefore, HDR efficacy status in cancer cells could potentially be utilized as an indicator to predict tumor responsiveness to standard chemotherapies and to poly(ADP-ribose) polymerases (PARP) inhibitors. We are interested in understanding the influence of different levels of functional activity of the HDR pathway on treatment responses. To this end, we have investigated the functional consequence of RAD51 point mutations identified in tumors. RAD51 is an effector of the key tumor suppressor BRCA2 and contributes to genome integrity in actively dividing cells. RAD51 mutations are identified from Memorial Sloan Kettering clinical sequencing cohort (MSK-IMPACT), the Catalogue of Somatic Mutations in Cancer (COSMIC) and the International Fanconi Anemia Registry (IFAR). To understand the implications of these altered residues on RAD51 function in HDR, we tested repair efficiency using a previously established DR-GFP reporter assay in mammalian cells. Of eighteen novel RAD51 mutants examined, ten displayed decreased HDR efficiency, three had wild-type levels of HDR, and five had increased HDR levels. To test whether the HDR-deficient RAD51 mutants lead to sensitivity to genotoxins, we assayed the survival of corn smut U. maydis that expressed these RAD51 mutants after treatment with DNA damaging agents ultraviolet light, diepoxybutane, or methylmethane sulfonate. All ten HDR-defective mutants were found to be sensitive to one or more genotoxins. In addition, six were found to promote sensitivity to DNA damaging agents when they were expressed in wild-type cells—i.e., a dominant negative phenotype. Interestingly, these dominant negative mutants confer selective sensitivity to specific DNA damaging agent(s). The underlying mechanism is still under investigation; nevertheless, these mutations can be used as biomarkers for HDR efficiency and to identify novel interactions of RAD51. The identification of these somatic tumor-associated RAD51 mutants warrants further testing for sensitivity towards chemotherapy drugs such as PARP inhibitors and gemcitabine. Furthermore, a random mutagenesis screening is in progress to identify more novel dominant negative RAD51 mutations. The functional analysis of RAD51 is critical as readouts for HDR efficiency, which impacts personalized chemotherapeutic choices. The result of this study will hopefully expand the benefits of using PARP inhibitors not just on BRCA1/2- and RAD51 paralog-deficient tumors but also on tumors with RAD51 mutations. Citation Format: Pei Xin Lim, Jeanette Sutherland, Raymond Noonan, Alexandra Dananberg, William Holloman, Agata Smogorzewska, Maria Jasin. Assessing somatic tumor-associated RAD51 mutations and screening for novel dominant-interfering RAD51 proteins [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on DNA Repair: Tumor Development and Therapeutic Response; 2016 Nov 2-5; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Mol Cancer Res 2017;15(4_Suppl):Abstract nr A27.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,857

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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